python-3.x - 熊猫数据框组检查一列的唯一值的数量是否为一但排除空字符串

Question

我有以下df，

id    invoice_no
1     6636
1     6637
2     6639
2     6639
3     
3    
4     6635
4     6635
4     6635

invoice_nofor id3 都是空字符串或空格；我想要

df['same_invoice_no'] = df.groupby("id")["invoice_no"].transform('nunique') == 1

invoice_no但也将每组中的空格和空字符串视为same_invoice_no = False；我想知道该怎么做。结果看起来像，

id    invoice_no    same_invoice_no
1     6636          False
1     6637          False
2     6639          True
2     6639          True
3                   False
3                   False
4     6635          True
4     6635          True
4     6635          True

标签： python-3.xpandasdataframepandas-groupby

Answer 1

空字符串等于 True 但 NaN 不等于。用 Numpy nan 替换空字符串

df.replace('', np.nan, inplace = True)
df['same_invoice_no'] = df.groupby("id")["invoice_no"].transform('nunique') == 1

    id  invoice_no  same_invoice_no
0   1   6636.0      False
1   1   6637.0      False
2   2   6639.0      True
3   2   6639.0      True
4   3   NaN         False
5   3   NaN         False
6   4   6635.0      True
7   4   6635.0      True
8   4   6635.0      True